大家好，我是個在金融圈打滾十多年的老手，從華爾街到香港中環都待過，量化交易這條路走來跌跌撞撞，但越深入越著迷。記得第一次寫出能賺錢的策略時，那種成就感像中了彩票，但背後是無數個熬夜除錯的夜晚。量化交易不是什麼神秘黑盒子，它就是數學、數據和紀律的結合，今天來聊聊怎麼從零開始，避開我踩過的坑。

量化交易的本質很簡單：用程式碼代替人腦做決策。聽起來酷炫，但別被嚇到。核心是建立一套規則，讓電腦自動買賣，比如當股價跌破某個均線就賣出。這背後需要扎實的數學底子，機率論和統計學是基礎。我建議從實例入手，例如算算台積電股價的波動率，Excel就能練手，別急著跳進高深模型。

工具選擇上，Python絕對是首選。它像瑞士刀一樣萬能，從數據清洗到策略回測一氣呵成。我自學時從Codecademy的免費課程起步，再進階到用Pandas處理財報數據。關鍵是動手寫，哪怕只是爬取Yahoo Finance的台股資料，也能練出感覺。別迷信複雜語言，C++或R留給進階階段吧。

數據是策略的靈魂，但獲取不易。免費資源如TradingView夠用初期，但進階得靠付費平台。我常用Quandl的API抓全球指數，記得清洗數據——缺失值會毀了回測。真實案例：我曾因忽略匯率波動，回測賺翻天，實戰卻虧錢。教訓是，數據質量比策略花俏更重要。

開發策略時，從「均值回歸」這種老派方法開始。假設股價總會回歸平均，低買高賣。寫個簡單Python腳本，用Backtrader回測台股歷史數據，看十年績效。重點是參數別亂調，否則過度擬合——模型只在過去有效，實戰就崩。我建議加個波動率過濾器，避開市場動盪期。

風險管理常被新手忽略，卻是生存關鍵。每次交易別押超過資金的2%，設定自動止損。我見過太多天才模型因槓桿爆倉。量化不是預測未來，是管理不確定性。實戰前，用模擬帳戶跑三個月，觀察最大回撤——你能忍受虧30%嗎？

最後的心得：量化是馬拉松，不是短跑。持續學習新論文，參加QuantConnect社群，甚至從開源專案fork代碼修改。別怕失敗，我的第一個賺錢策略改了47版。現在就打開電腦，寫一行code，比空想強百倍。